【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，特别是涉及一种模型获取方法、装置、通信设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、3gpp（3rd generation partnership project，第三代合作伙伴计划）定义了5g（5th generation mobile communication technology，第五代移动通信技术）核心网的nwdaf（network data analytics function，网络数据分析功能）网元，用于提供网络分析能力，包括统计和基于人工智能的预测；nwdaf对应的服务消费者可从nwdaf的 mtlf（modeltraining logical function，模型训练功能）网元中直接获取ml（machine learning，机器学习）模型，以实现相关的预测能力。
2、然而，多个mtlf对外提供ml模型的过程是相互独立的，当服务消费者存在相同需求的ml模型时，存在多mtlf重复训练或传递的情况，造成了资源的无端浪费。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种降低资源损耗的模型获取方法、装置、通信设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种模型获取方法，应用于模型提供协同功能mpcf，所述方法包括：
3、获取服务消费者发送的第一订阅请求；其中，所述第一订阅请求中包括模型需求方和模型需求条件；
4、从至少一个已收集模型中匹配满足所述模型需求条件的模型；其中，所述至少一个已收集
5、根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方。
6、在其中一个实施例中，所述模型需求条件包括业务功能条件、支持网络条件、支持用户设备ue条件和使用时间条件中的至少一种。
7、在其中一个实施例中，所述根据匹配结果，确定目标模型，包括：若匹配成功，则从所匹配的已收集模型中选取所述目标模型。
8、在其中一个实施例中，所述从所匹配的已收集模型中选取所述目标模型，包括：若所匹配的已收集模型为1个，则直接将所匹配的已收集模型作为所述目标模型；若所匹配的已收集模型为至少两个，则根据所匹配的已收集模型的模型训练时间、模型性能数据和目标模型训练方的可信度中的至少一种，从所匹配的已收集模型中选取所述目标模型。
9、在其中一个实施例中，所述根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方，包括：若匹配失败，则向目标模型训练方发送第二订阅请求，以使所述目标模型训练方基于所述第二订阅请求中的模型需求条件，确定目标模型。
10、在其中一个实施例中，所述将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方，包括：从所述目标模型训练方中获取所述目标模型的模型数据，并将所述目标模型的模型数据发送至所述模型需求方；或者，通过所述目标模型训练方，将所述目标模型的模型数据发送至所述模型需求方。
11、在其中一个实施例中，所述向目标模型训练方发送第二订阅请求，包括：根据所述模型需求条件和/或各候选模型训练方的当前负载情况，从各所述候选模型训练方中选取所述目标模型训练方；向所述目标模型训练方发送所述第二订阅请求。
12、在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述服务消费者针对所述目标模型的第一退订请求；响应于所述第一退订请求，确定是否存在所述目标模型的其他订阅方；若不存在，则向所述目标模型训练方发送第二退订请求，以退订所述目标模型。
13、在其中一个实施例中，所述目标模型的模型数据包括所述目标模型的模型关联文件，和/或所述目标模型的模型关联文件对应的存储标识；其中，所述模型关联文件包括所述目标模型的可执行文件。
14、第二方面，本申请提供了一种模型获取装置，配置于模型提供协同功能mpcf，所述装置包括：
15、获取模块，用于获取服务消费者发送的第一订阅请求；其中，所述第一订阅请求中包括模型需求方和模型需求条件；
16、匹配模块，用于从至少一个已收集模型中匹配满足所述模型需求条件的模型；其中，所述至少一个已收集模型由至少一个候选模型训练方训练得到；
17、确定模块，用于根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方。
18、第三方面，本申请还提供了一种通信设备，通信设备包括存储器、收发器和处理器，存储器存储有计算机程序，收发器用于在处理器的控制下接收数据或发送数据，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
19、获取服务消费者发送的第一订阅请求；其中，所述第一订阅请求中包括模型需求方和模型需求条件；
20、从至少一个已收集模型中匹配满足所述模型需求条件的模型；其中，所述至少一个已收集模型由至少一个候选模型训练方训练得到；
21、根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方。
22、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
23、获取服务消费者发送的第一订阅请求；其中，所述第一订阅请求中包括模型需求方和模型需求条件；
24、从至少一个已收集模型中匹配满足所述模型需求条件的模型；其中，所述至少一个已收集模型由至少一个候选模型训练方训练得到；
25、根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方。
26、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
27、获取服务消费者发送的第一订阅请求；其中，所述第一订阅请求中包括模型需求方和模型需求条件；
28、从至少一个已收集模型中匹配满足所述模型需求条件的模型；其中，所述至少一个已收集模型由至少一个候选模型训练方训练得到；
29、根据匹配结果，确定目标模型，并将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方。
30、上述模型获取方法、装置、通信设备、存储介质和程序产品，通过引入mpcf作为与用于训练模型的目标模型的模型训练方之间的中转枢纽，由mpcf替代模型训练方获取服务消费者发送的第一订阅请求，并从至少一个候选模型训练方所训练的各已收集模型中，匹配满足第一订阅请求中的模型需求条件的模型，mpcf根据匹配结果确定目标模型，并将目标模型的模型数据发送至第一订阅请求中的模型需求方，从而将mpcf作为各候选模型训练方对服务消费者的统一接口，实现对各候选模型训练方所训练模型的统一管理，从而针对相同要求的模型，直接进行模型复用即可，无需进行模型的重复训练和传递的情况，从而减少了运算资源或传输带宽的浪费，进而减少了资源损耗，同时提高了模型获取效率。
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1.一种模型获取方法，其特征在于，应用于模型提供协同功能MPCF，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述模型需求条件包括业务功能条件、支持网络条件、支持用户设备UE条件和使用时间条件中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果，确定目标模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所匹配的已收集模型中选取所述目标模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果，确定目标模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述向目标模型训练方发送第二订阅请求，包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标模型的模型数据包括所述目标模型的模型关联文件，和/或所述目标模型的模型关联文件对应的存储标识；
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11.一种通信设备，包括存储器、收发器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述收发器用于在所述处理器的控制下接收数据或发送数据，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种模型获取方法，其特征在于，应用于模型提供协同功能mpcf，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述模型需求条件包括业务功能条件、支持网络条件、支持用户设备ue条件和使用时间条件中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果，确定目标模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所匹配的已收集模型中选取所述目标模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果，确定目标模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标模型的模型数据，发送至所述模型需求方，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述向目标模型训练方发送第二订阅请求，包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何晓武，阳志明，罗苑杏，董月滋，梁永贤，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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